Labvanced 的网络摄像头眼动追踪

Labvanced 的网络摄像头眼动追踪技术以 1.3 视觉度的精确度测量注视，并根据同行评审的研究（Kaduk et al., 2024）经过硬件基础眼动追踪器验证，无需专用硬件，在任何标准网络摄像头上运行。它适用于实验室和远程研究，使研究人员能够在不同的参与者群体中收集一致的高质量注视测量数据。

Labvanced 网络摄像头眼动追踪：远程眼动追踪的新标准

Labvanced 提供研究级眼动追踪，任何拥有标准网络摄像头的人都可以使用。随着可及性提高和完全融入实验流程，进行实验室和远程研究的研究人员可以轻松利用高精度的经过同行评审的网络摄像头眼动追踪。

成功的网络摄像头眼动追踪的四个关键功能

要开展成功的网络摄像头眼动追踪研究，有四个原则至关重要：准确性确保数据的可靠性，尽管硬件存在变异；适应性和控制能力使研究人员能够根据不同参与者的具体合规水平调整协议和性能阈值；而不妥协的隐私对于道德的远程数据捕获和参与者的信任是不可谈判的。

准确性

通过使用专有的、深入训练的神经网络，Labvanced 实现了强大的注视估计可靠性，展示了 1.3 视觉度的准确性。

隐私

通过自动客户端处理，所有敏感的视觉数据在本地计算，确保没有敏感的参与者信息离开他们的设备。

适应性

该系统具有可调设置和灵活配置，专为满足从婴儿到老年人群体的独特需求和合规挑战而设计。

控制

完全控制实验过程，例如定义最小注视性能要求、指定校准过程以及在每个任务和试验中设置精确的管理规则。

收集数据

Labvanced 提供广泛的基于网络摄像头的眼动追踪输出，使得捕捉研究所需的确切细节变得容易。从精确的注视坐标到丰富的注视度量和试验级别的诊断，该平台提供了全面的数据，以帮助理解参与者如何与视觉刺激互动。

注视位置

注视位置坐标（X 和 Y）可以在任务期间捕获，并且可以进一步调整，使数据仅记录特定的关注区域（AOI）或兴趣区域。然后将其与其他数据点配对，例如时间戳（T）和置信区间（C），后者是测量期间眼睛开启程度的一种衡量标准。

注视

对于希望收集超出注视坐标数据的研究，基于注视的数据收集也是一种选择，关键指标包括：

• 注视次数
• 第一次注视时间
• 注视持续时间

更多试验特定的注视数据

Labvanced 的基于网络摄像头的眼动追踪提供丰富的、试验特定的数据，远远超出注视坐标。对于每个试验，研究人员可以访问诸如 最后缓存的注视位置 或最后缓存的注视，以及 校准误差 等诊断指标。这个附加的粒度层次使得更容易评估数据质量并更自信地解读参与者的观看行为，以及使用此信息进一步控制实验的行为。

收集的数据可以按照您的规格导出为准备分析的格式，包括 CSV、XLSX 和 TSV。

精细校准选项

校准过程与数据质量和输出关系密切。Labvanced 让您可以指定确切的校准运行时间和方式。

• 眼动追踪校准是研究人员需要主动与眼动追踪系统进行互动的唯一部分。
• 由于每项研究的需求不同，校准过程中的许多设置都是可调节的。
• 校准的长度和准确性之间存在主要权衡，较长的校准过程将导致更准确的数据输出。
• 其他调整，例如虚拟下巴托的强度或重新校准设置，也是值得考虑的。

基准测试准确性

Labvanced的网络摄像头眼动追踪的准确性是其第二大竞争对手的2-3倍，超过80%的眼动追踪研究将能够通过我们的系统实现。Labvanced提供了唯一具有研究等级（同行评审）科学出版物的网络摄像头眼动追踪解决方案。

通过与基于硬件的眼动追踪比较进行验证

• 我们的基于网络摄像头的眼动追踪系统的准确性大约为1.2至1.4视觉度。
• 我们与EyeLink 1000硬件眼动追踪系统的比较研究显示皮尔逊相关系数大于0.9。
• 对自然场景的视觉分析在视觉上确认了Labvanced的预测与实际情况的接近度，与EyeLink相比。
• Labvanced的基于网络摄像头的眼动追踪准确性仅比EyeLink 1000系统低约0.5°。

• 在屏幕中央呈现的刺激虚拟上，准确性进一步提高。
• 准确性在时间上是一致的，并且没有随时间下降。
• 唯一的另一个流行的基于网络摄像头的系统（WebGazer - Papoutsaki, 2015）报告的准确性约为4个视觉度，这表明我们的系统的准确性是其他系统的3倍左右。

Labvanced网络摄像头眼动追踪与WebGazer的比较

通常，网络摄像头眼动追踪与WebGazer同义。Labvanced的眼动追踪属于自己的一类，通过使用自定义神经网络来估计视线坐标。快速查看下表可以展示这两种眼动追踪工具的表现有多么不同：

Gorilla，一个无需编码的实验平台，也使用WebGazer进行其网络摄像头眼动追踪。查看完整的Labvanced与Gorilla比较了解这两个平台在眼动追踪之外的区别。

科学影响：Labvanced在同行评审文献中的应用

其他人如何在他们的研究中使用Labvanced的网络摄像头眼动追踪？以下是一些例子：

人工智能的有用性和不确定性对与药剂师的认知互动影响：随机对照试验

在这项随机对照试验中，研究人员利用Labvanced的基于网络摄像头的眼动追踪技术来确定药剂师在与AI决策支持互动时视觉注意力的变化。通过在药品验证任务期间远程捕捉视线，研究人员揭示了即使在不确定情况下，AI建议如何重塑认知处理。

Tsai, C. C., 等. (2025). 人工智能的有用性和不确定性对与药剂师的认知互动影响：随机对照试验. 医学互联网研究杂志, 27, e59946.

超越建筑密度：对城市环境中情感体验的粗糙到细致的分析

在这项研究中，作者使用Labvanced的基于网络摄像头的眼动追踪技术来收集参与者观看城市环境图像时的视线数据。通过追踪参与者对不同城市场景特征的注视行为，研究人员能够将视觉注意力与对建筑与自然元素之间的情感评估联系起来。利用Labvanced，这可以在线和大规模完成，捕捉细粒度的眼动指标，而无需专门的实验室硬件。

Sander, I., 等. (2024). 超越建筑密度：对城市环境中情感体验的粗糙到细致的分析. 环境心理学杂志, 96, 102337.

寻找合适的影响者：关注者数量如何驱动社交媒体参与

在这项多方法研究中，作者使用Labvanced的基于网络摄像头的眼动追踪来测量参与者如何与影响者内容进行视觉互动。通过在参与者观看具有不同影响者关注者数量的Instagram个人资料（作为关注区域）时追踪视线行为，他们能够评估注意模式与感知连接和参与之间的关系。

Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). 寻找合适的影响者：关注者数量如何驱动社交媒体参与. 营销杂志, 87(3), 383-405.

互动演示

实时指标

在这个简单的注视任务演示中，展示了几个眼动追踪功能，用于两个作为关注区域（AoIs）的图片：注视时间、首次注视时间、注视次数和平均注视持续时间。注意：研究开始时有5分钟的校准（中等松弛的下巴托约束），导入后您可以进一步编辑。

选择性注视范式

本研究使用选择性注视范式调查婴儿的视觉注意力，并可进一步作为此类研究的模板。参与者同时查看图像或视频，同时记录注视模式、注视持续时间和头部方向，以及参与者的视频录制。注意：使用婴儿友好的校准。

兴趣区域检测

使用多边形形状覆盖某些面部特征，计算注视次数并记录注视坐标。了解如何设置事件以记录眼动数据，以及如何使用对象来定义独特的兴趣区域。

头部追踪

在此演示中，您可以尝试不同的头部位置来移动屏幕上的滑块，这些滑块作为数值的可视化。头部追踪通常用作眼动追踪的补充或替代。

数据隐私和网络摄像头眼动追踪 🔐

在Labvanced，我们非常重视数据隐私和安全。 这可以通过以下几点来最佳体现：

• 所有面部和眼睛数据的处理都发生在用户的设备上，确保真正的眼动数据隐私设计。
• 只有注视位置和注视持续时间（完全匿名的数值数据）会被保存到我们的服务器。
• 已进行外部安全审计(VAPT)，并成功通过。可以根据请求提供文件。
• 我们的服务器属于我们，并且仅位于欧盟/在欧洲管辖区内。
• 我们可以根据请求为您提供我们的技术和组织措施（ToM）以及数据处理协议（DPA）。
• 所有数据均可进行端到端加密（PGP），这样数据仅会以加密格式存储在我们的服务器上。

文档

网络摄像头眼动追踪指南

在Labvanced中设置、校准和运行网络摄像头眼动追踪研究的完整文档中心。

选择校准设置

如何选择校准长度、类型和约束，以平衡数据质量与参与者合规性。

在任务中设置眼动追踪

在Labvanced中启用眼动追踪和设计可靠捕获注视数据任务的逐步概述。

进一步阅读

情感检测

将面部表情分类为类别情感，并获得连续的愉悦度和唤醒评分。

心率检测 (rPPG)

根据参与者的网络摄像头视频估算每分钟的心跳次数，使用远程光电容积脉搏波形（rPPG）。

功能概述

在一个地方查看Labvanced的所有平台功能，从实验构建到数据导出。

关于Labvanced的网络摄像头眼动追踪的常见问题

可行性检查

如果您需要更多支持或对某个特定的网络摄像头眼动追踪功能感到好奇，请通过聊天或电子邮件与我们联系。我们非常乐意听取您的研究，并逐步解决您对平台的任何问题并讨论项目的可行性。